用于异常检测的进化非选择算法性能分析

摘要

进化非选择算法是基于生物免疫进化机制和免疫非选择机制提出的，已被应用于异常检测问题。本文主要对进化非选择算法用于异常检测时的平均时间复杂度进行分析；并从理论上对比分析了自我检测器集和非我检测器集用于异常检测时的效率。
　　 对进化非选择算法用于异常检测时的理论分析有助于对算法和异常检测问题的理解；并且在解决不同的异常检测问题时，有助于选择合适的算法。
　　 本文的具体工作包括以下几个方面。
　　 (1)从理论和实验角度分析了进化非选择算法用于异常检测时的平均时间复杂度。首先，根据进化非选择算法的特性，将异常检测问题分成两种不同的情况，即无gap情况和有gap情况。然后，当采用完全匹配策略时，在检测个体的每一位都以O(1-1)的概率进行变异的条件下，分别分析了进化非选择算法用于这两种异常检测问题时的平均时间复杂度。最后，通过实验分别对无gap情况和有gap情况进行了验证，得出理论结果和试验结果是基本一致的。
　　 (2)当采用完全匹配策略时，对比分析了自我检测器集和非我检测器集用于异常检测时的平均时间复杂度。首先分别了计算自我检测器集和非我检测器集用于异常检测时所需要的平均时间复杂度。然后通过对比分析，得出在解决不同的异常检测问题时，是自我检测器集还是非我检测器集更加有效。通过分析的结论可以得出，自我检测器集的大小、非我检测器集的大小和异常发生的概率都对检测器集的选择有影响。本文的实验结果验证了此理论结果的正确性。最后讨论了在使用进化非选择算法生成非我检测器和使用并行工作站同时检测异常两种情况下的不同检测器集的平均时间复杂度。
　　 (3)在采用部分匹配策略的条件下，对比分析了自我检测器集和非我检测器集用于异常检测时的平均时间复杂度。首先分别计算自我检测器集和非我检测器集用于异常检测时所需要的平均时间复杂度。然后通过对比分析，得出了在采用部分匹配时的自我检测器集和非我检测器集的效率对比情况，并从实验角度验证了结论的正确性。
　　 总的来说，本文分析了进化非选择算法用于异常检测时的平均时间复杂度；并对自我检测器集和非我检测器集用于异常检测时的平均时间复杂度进行了对比分析。本文的工作不仅对进一步理解进化非选择算法的求解效率具有参考价值，而且有利于促进基于生物免疫原理的异常检测算法的研究。

目录

文摘

英文文摘

论文说明:图表目录

声明

第1章 绪论

1.1 进化非选择算法概述

1.1.1生物系统中的免疫进化机制与免疫非选择机制

1.1.2进化非选择算法的流程

1.2 进化非选择算法的研究现状

1.2.1进化非选择算法应用现状

1.2.2进化非选择算法理论研究现状

1.3 本论文的主要研究内容及组织安排

第2章进化非选择算法用于异常检测的平均时间复杂度

2.1 概述

2.2平均时间复杂度的理论分析

2.2.1无gap情况

2.2.2有gap情况

2.2.3有gap时平均时间复杂度的下界分析

2.3模拟实验及分析

2.3.1 实验设计

2.3.2无gap时的模拟实验及结果

2.3.3有gap时的模拟实验及结果

2.4讨论

2.5本章小结

第3章 采用完全匹配规则时自我和非我检测器的效率对比

3.1 问题的提出

3.2时间复杂度的对比分析

3.2.1 自我检测器集

3.2.2非我检测器集

3.2.3对比分析

3.3模拟实验

3.3.1 实验设计

3.3.2测试数据及实验结果

3.4 讨论

3.4.1用进化非选择算法生成非我检测器

3.4.2用n工作站并行检测异常

3.5本章小结

第4章 采用部分匹配规则时自我和非我检测器的效率对比

4.1 问题的提出

4.2时间复杂度的对比分析

4.2.1 自我检测器集

4.2.2非自我检测器集

4.2.3对比分析

4.3模拟实验

4.3.1 实验设计

4.3.2实验结果及分析

4.4讨论

4.5本章小结

第5章 总结与展望

参考文献

致 谢

读硕期间发表的学术论文与参加的科研项目

作者简历